De 5 belangrijkste thema's voor een datacentrische aanpak

Data is overal om ons heen. Het wordt gegenereerd door mensen, machines, sensoren en processen. Deze data wordt opgeslagen, verwerkt, geanalyseerd, gedeeld en gebruikt voor uiteenlopende doeleinden. Data is dé brandstof voor innovatie, concurrentievoordeel, klanttevredenheid en maatschappelijke impact.

Helaas brengt data ook uitdagingen met zich mee. Denk aan risico’s, verantwoordelijkheden, kosten en toenemende complexiteit. Hoe zorg je als organisatie voor een succesvolle transitie naar een data-gedreven cultuur? In deze blogpost bespreken we 5 cruciale thema’s waar je rekening mee moet houden om succesvol datacentrisch te werken.

#1: Data is overal

Het eerste belangrijke thema is dat data tegenwoordig overal aanwezig is. Data is niet langer beperkt tot een centrale database of een specifieke afdeling. Het wordt gecreëerd en verzameld vanuit diverse interne en externe bronnen, zoals sociale media, mobiele apparaten, cloud-diensten, het internet of things (IoT) en vrij verkrijgbare data.

Bovendien is data verspreid over verschillende locaties, systemen, formaten en kwaliteitsniveaus. Dit betekent dat data niet langer statisch en gestructureerd is, maar juist dynamisch en divers. Hoewel dit nieuwe kansen biedt, brengt het ook uitdagingen met zich mee.

Hoe integreer, beheer en maak je data effectief toegankelijk binnen je organisatie? Hoe zorg je ervoor dat data consistent, betrouwbaar, actueel en relevant blijft? En hoe waarborg je data governance, datakwaliteit, databeveiliging en naleving van wet- en regelgeving (data compliance)?

#2: Data bedreigingen

Het tweede belangrijke thema is de bedreiging die datacentrisch werken met zich meebrengt. Data is waardevol, maar daardoor ook kwetsbaar. Het kan ongeoorloofd worden ingezien, verloren gaan, gestolen, gemanipuleerd of misbruikt worden. Cyberaanvallen die gericht zijn op het verkrijgen van gevoelige data kunnen ernstige gevolgen hebben, zoals reputatieschade, juridische problemen, financiële verliezen en operationele verstoringen.

Hoe bescherm je data tegen ongeautoriseerde toegang, onbedoelde wijzigingen, ongewenste openbaarmaking of onherstelbare vernietiging? Wat zijn de stappen om data te herstellen na een cyberaanval? Hoe kun je aanvallen gericht op data vroegtijdig identificeren en ingrijpen voordat ze verder escaleren? En hoe rapporteer je een datalek of een geslaagde cyberaanval aan de toezichthouder?

#3: Data verlies

Het derde belangrijke thema is data verlies, een groeiend probleem voor veel organisaties. Hoewel externe cyberaanvallen vaak de meeste aandacht krijgen, vormen zogenaamde ‘insider threats’ een even grote bedreiging. Medewerkers met kwaadwillende intenties of (onbedoelde) nalatigheid kunnen gevoelige informatie lekken, wat kan leiden tot aanzienlijke financiële schade en reputatieschade.

Kortom: Het is cruciaal voor organisaties om niet alleen te investeren in externe beveiligingsmaatregelen, maar ook in het monitoren van verdachte handelingen door medewerkers. Vergroot de bewustwording onder medewerkers, richt de toegang tot data op een veilige manier in, zorg voor een goed beheer van data door deze op te schonen, te archiveren of te verwijderen zodra ze verouderd, irrelevant of overbodig zijn.

#4: Data Compliance

Het vierde belangrijke thema is data compliance, wat essentieel is voor elke organisatie die met gevoelige informatie werkt. Organisaties moeten voldoen aan wettelijke en regelgevende vereisten om data te beschermen. Een bekend voorbeeld in Nederland is de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG). Deze wetgeving vereist dat bedrijven beveiligingsmaatregelen implementeren om ongeautoriseerde toegang, datalekken en cyberaanvallen te voorkomen.

Naleving van data compliance helpt niet alleen om boetes en juridische problemen te vermijden, maar versterkt ook het vertrouwen van klanten en partners. Daarnaast heeft de AI ACT, die op 1 augustus 2024 in werking is getreden, aanzienlijke gevolgen voor data compliance voor organisaties die AI-systemen ontwerpen of gebruiken.

#5: Data & AI

Het vijfde belangrijke thema is de nauwe relatie tussen data en kunstmatige intelligentie (AI). Data vormt de basis voor AI, terwijl AI de toepassing van data mogelijk maakt. Data wordt gebruikt om AI-systemen te trainen, testen, verbeteren en controleren. Omgekeerd kan AI helpen bij het genereren, analyseren, visualiseren en activeren van data.

De combinatie van data en AI kan leiden tot nieuwe inzichten, oplossingen, producten en diensten. Tegelijkertijd kunnen ze ook nieuwe vragen, dilemma's, uitdagingen en risico's met zich meebrengen. Hoe kun je data en AI op een verantwoorde, ethische en mensgerichte manier inzetten binnen je organisatie? Wat zijn de best practices voor het implementeren van data en AI op een betrouwbare, robuuste en veilige manier? En hoe gebruik je data en AI transparant, uitlegbaar en controleerbaar om je doelen te bereiken?

En nu? 

Herken je bovengenoemde vragen en worstel je hiermee? Geen zorgen, wij helpen je graag verder. Datacentrisch werken is een complexe uitdaging die een strategische benadering vereist. Het omvat niet alleen organisatorische veranderingen en technologische vernieuwingen, maar ook een cultuurverandering binnen de organisatie. Het vinden van de juiste balans tussen de kansen en uitdagingen, voordelen en nadelen, en mogelijkheden en beperkingen van data is essentieel. Vraag bijvoorbeeld Microsoft Copilot om de 150 meest gebruikte termen rondom data op te sommen. Door de volgende vijf thema’s te volgen, kan je met vertrouwen aan de slag en succes boeken met jouw datacentrische aanpak.

Ben je op zoek naar ondersteuning of wil je eens hierover sparren? Neem dan vrijblijvend contact met ons op. Hou daarnaast onze content in de gaten, want de komende tijd gaan we dieper in op deze onderwerpen en geven we je uitgebreide antwoorden.